記録の力 / The power of Recording

Taking notes and reviewing them to enhance productivity can be enjoyable. I'll explore how I can elevate my skills by documenting various aspects of my life.

統計検定2級メモ / 2021 August-September

2021.8.10. Tue.

  • 「95%信頼区間の幅」であれば、平均から±σ(標準偏差)分であり、検定統計量さえ決まれば、z値なのかt値なのかで値は変わるが本質は変わらない。
  • そもそも2標本t検定を理解していなかった
  • 対応なしの場合の公式をさっぱり忘れていた
  • その前提となる「プールされた分散」の定義、公式、意味も?だった

------------------------

  • 2標本t検定 / weltchのt検定
  • F検定:等分散性の検定
  • 複数正規分布の差→X-Y、但し、分散はプラスであることに注意

 

2021.8.11. Wed 

  • 母比率、二項分布、ポアソン分布で使うのはz値
  • 平均と標準偏差(分散)が一番重要→標準化の式とその応用
  • 正規分布、二項分布、ポアソン分布、t分布、χ二乗分布、F分布
  • 検定の種類と公式
  • 母平均の差:等分散での2標本t検定→公式(t値、プールされた分散)
  • weltchのt検定:等分散でない場合の2標本t検定→プールされた分散不要!

 

                   28-4. Welchのt検定 | 統計学の時間 | 統計WEB

 

  • 母比率を二項分布から求める→z検定:公式(z値、平均と分散)
  • 母比率の差と95%信頼区間→z値:公式(正規分布の差。※分散は和になる)
  • 母比率の差と検定:公式(プールされた「標本比率」を使う)

 

2021.8.12. Thurs

  • αエラー / βエラー(第1種の過誤 / 第2種の過誤)
  • 「誤って」棄却する(慌てもの)、「誤って」棄却しない(ボンヤリもの)
  • 検出力(1-β)

 

2021.8.13. Fri

------------------------

正規分布の使い方

------------------------

  • ポアソン分布の公式(←np=λ)、使い方
  • 指数計算、マイナス指数、分数指数(小数点指数)

------------------------

  • 適合度検定→χ二乗検定の流れ、公式、自由度(n-1)
  • 回帰分析におけるt値、p値の意味、利用法
  • 回帰係数の有意性検定(t値, 公式、自由度/n-k-1
  • (k:説明変数の個数(切片も個数の1つとして数える時は、自由度n-k)

 

【今後の勉強予定】

  • 8/29(日)に受験
  • 休日:有給休暇入れて残り7日×10時間=70時間
  • 平日:8日×3時間=24時間
  • 合計:約90時間(+4時間)
  • 残り過去問3回分+復習+問題集(50%=45時間)
  • 弱点対策(30%=25~27時間)
  • 総復習20時間(20%=15~18時間)

 

2021.8.14. Sat

【勉強予定】

  • 過去問復習vol.3✔
  • 過去問vol.4✔
  • 過去問復習vol.4✔
  • 該当箇所復習
  • 弱点対策 / 積分処理
  • 弱点対策 / 確率分布の期待値(E)・分散(V)✔

 

【内容】

  • 分散分析の意義(3郡以上からなるデータの母平均の差)
  • 分散分析でやろうとしていること(全体平均とのズレ)
  • 分散分析の各用語、公式(要因のバラツキ/残差のバラツキ)、F検定(片側) 

------------------------

  • 連続型確率分布 / 確率密度関数の特徴 / 確率質量関数との違い
  • 連続型確率分布における「確率変数Xがとる確率」の意味
  • 積分 / 面積公式
  • 確率変数の期待値・分散

------------------------

  • 箱ひげ図から読み取れること(四分位範囲、個数、1.5倍の意味)
  • 確率変数の期待値・分散、和と積(数Bの範囲)

 

 

2021.8.15. Sun

【勉強予定】

  • 過去問復習vol.4
  • 過去問vol.5
  • 過去問復習vol.5
  • 弱点対策 / 分散分析、適合度検定、独立性検定、F値
  • 弱点対策 / 積分、期待値・分散

 

【内容】

  • 分散分析
  • 母比率(推定、差の推定、期待値・分散・se)
  • 回帰分析

------------------------

------------------------

  • 母分散 / 等分散性の検定(F) 

  

【所感】

  • 過去問5つ目だが、いつも正答率が50%程度。1周目だからやむを得ないものか。
  • 類似問題は多く分かってきている感触はあるが、7-8割の正答率にならず悔しい。
  • 確率変数の期待値・分散等を数Bでやっている現代の高校生は素晴らしい。

 

2021.8.16. Mon

【内容】

  • 正規分布・二項分布 ⇔ 標準正規分布
  • 正規分布に従う)確率変数X ⇔ 確率変数Z / z値への変換
  • 式の書き方 / P (X<4)=P (Z値=a→表から確率を取得)

 

2021.8.17. Tue

  • 共分散の意義、式(相関係数の分子、+-の方向性)
  • 相関係数の意義、式(Cov / σの積)
  • 2変数の期待値と分散(→共分散公式、統計学の時間, 15-6)

------------------------

  • 分散分析(一元、二元)
  • 全体のズレ、群間のズレ、郡内のズレ、をイメージする

 

【所感】

2変数の期待値と分散を飛ばして進めていたので、さっぱり分からなかったが、ようやく公式を発見。これを覚えれば問題は解けるはず。ただ、公式の意味はしっかり理解しておくべき。

 

2021.8.18-8.19

  • 積分処理
  • 期待値、分散、共分散、相関係数
  • ND→SND→確率の流れ(面積計算)
  • 条件付き確率

 

2021.8.20

  • 過去問review / vol.4-vol.5
  • χ二乗分布、分布の読み方、母分散の推定公式
  • 独立性の検定、適合性の検定

 

 

2021.8.21

  • 過去問review / vol.3
  • 母比率の区間推定(信頼区間)、母比率の差の推定(信頼区間
  • 母比率の検定、母比率の差の検定
  • 公式は違うものに見えるが、全て同じ。混乱しないこと。
  • 検定におけるp値の意義

 

2021.8.22

  • Review / 過去問vol.1-vol.2,
  • Review / 高校数学A, II, B

 

  • 信頼区間の幅とサンプルサイズ
  • 期待値・分散:E(XY)=E(X)E(Y)+COV(X,Y) 
  • 回帰係数の有意性判定公式、t値の見方(自由度、両側検定)

 

2021.8.23

  • Review
  • 完全独学統計学入門
  • 演習問題 / 推定→検定→期待値・分散
  • 積分布関数の意義、計算

 

2021.8.24

 

【予定】

  • 9/7 試験(残り13日→土日4日)
  • 平日36h(9*4)、土日40h
  • 最後の5日間(9/2~):過去問復習、統計web復習、演習復習
  • それまでの8日間(~9/1):演習問題+苦手分野復習
  • 演習目安:12題/日(+復習 through過去問、統計web)
  • 留意点:①基本に戻る(問題の意図)、②弱点を見つける、③問題に慣れる

 

 2021.8.25

  • 4時間クリア
  • 演習:正規分布とその応用(12題)

 

2021.8.26

  • 4時間クリア
  • 演習:無作為抽出と標本分布(正規変量の和と差)(10題)

 

2021.8.27

  • 演習:推定(8題)

 

2021.8.28

  • 演習:推定、検定(12題)

 

2021.8.29

  • 演習:過去問vol.6→正答率50%(ヤバい)

 

  • 「平均の差」の推定・検定:何を計算するのか
  • 分散の推定・検定:χ二乗の公式
  • 弱点:積分計算、相関係数、回帰分析、F分布

 

2021.8.30

 

2021.8.31

  • 分散の意義・公式・計算式
  • 共分散の意義・公式・計算式

 

2021.9.1

  • 演習復習
  • 過去問vol.1復習
  • 母比率、母比率の差の検定:検定式での母比率を明確に

 

2021.9.2

  • 過去問vol.1復習
  • サンプルサイズ
  • 2標本のt検定式

 

2021.9.3-9.5

  • 過去問の総復習等

【苦手分野】(上記の通り)

  • サンプルサイズ
  • 2標本のt検定(対応ある場合、ない場合)
  • 母比率の推定→標本比率で計算
  • 母比率の検定→分子は標本比率-母比率、分母は母比率
  • 母比率の差の推定・検定
  • 母平均の推定・検定
  • 推定・検定における「片側」「両側」の判断
  • 相関係数

 

2021.9.6

受験前日にようやく初めて解く過去問で6割超をマーク。ただケアレスミスがなければ78%前後の解答。落ち着いて解けば必ず合格するはず。

 

ケアレスミス

  1. 統計量の間違い(tかzでミス)
  2. 標本分散か不偏分散か
  3. 検定式におけるルート忘れ:分散か標準偏差
  4. 母比率、母比率の差 / 母平均、母平均の差→公式の混乱
  5. 両側か片側か(分布表で0.05か0.025か、サンプルサイズ問題で×2か否か)
  6. 小数点の間違い(小数点の掛け算で一桁不足)
  7. 問題文の読み違い:(i)簡単な割合計算の勘違い、(ii)選択肢から答えを選び問題文の材料を利用しきれていない、 (iii)分散なのか標準偏差なのか、
  8. 問題文の読み飛ばし:(i)簡単なグラフ読み込み問題を落とす、(ii)回帰係数の読み方で問題文を全部読まない

 

不合格でも実力は着実についてきているので、必ず再受験すること。

 

【勉強法】

  • 演習:①演習本、②高校数学の例題復習、③確率、微分積分、推定
  • 理解:統計学入門(赤本)
  • 再受験は9/27(月)

 

2021.9.7

 

  • 受験日当日。3時半に目が覚めて仕事を片付ける。9時半から2時間抜けて試験。
  • 会場では過去問をパラパラ眺める程度。最後に間違えやすい問題をおさらい。
  • 本番:CBT方式で面食らった。最初の方で躓いた。結果不合格
  • 共分散、確率、回帰式の問題は自信なし
  • 推定・検定はかなりできた

 

1変数・2変数記述統計:38%

データ収集・確率・分布:58%

推定・検定・線形モデル:50%

 

どれをとってもイマイチだったけど、やはり最初のグラフ読み取りが最悪。

 

次回9/27に再受験予定。集中力を切らさずやる。

 

【予定】

問題演習を重視。特に過去問。

9/24(金)までに問題は完了させ、最後は復習。

但し、新鮮な過去問を直近でやる必要はあるか。

  • 統計webの全体復習(特に苦手分野。練習問題含む)
  • グラフ読み取り問題(3級の過去問?)
  • 演習本の全例題、全練習問題
  • 古い過去問
  • 高校数学の関連箇所の全ての例題

 

9/27受験予定とすると、残り(9/9~)

  • 平日10日×[3]=30時間
  • 休日 8日×[7]=56時間
  • 合計[86]時間